Uno studio atto a migliorare un sistema integrato dei rifiuti è realizzato a Taiwan che si trova nella regione metropolitana di Taipei. Tale studio, condotto da Ni-Bin Chang e Y. T. Lin (1997), ha avuto, come obiettivo, il riassetto del piano di gestione dei rifiuti dell’area metropolitana di Taipei. È stato proposto di portare benefici agendo in tre direzioni.
In primo luogo ragionando su grande scala, ovvero regionalizzando il sistema di gestione dei rifiuti includendo i centri di riciclaggio, i termovalorizzatori, le stazioni di trasferenza, gli impianti di trasformazione e le discariche, con un vantaggio economico di scala e una riduzione dei costi di gestione.
In secondo luogo, centralizzando gli investimenti per migliorare la tutela della qualità ambientale, riducendo i costi delle misure di prevenzione dell’inquinamento.
In terzo luogo, regolamentando gli impianti, riducendone il numero e riducendo di conseguenza i cosi dovuti all’occupazione.
La realizzazione di un piano di gestione rifiuti su larga scala è stata ostacolata molte volte dalla burocrazia. Ciò perché gli enti locali hanno effettuato scelte diverse gli uni dagli altri, difficilmente conciliabili tra loro. A questa difficoltà di coordinamento va aggiunta la non rara incompetenza degli amministratori che gestiscono il piano di gestione dei rifiuti.
Lo scopo dello studio portato avanti da Ni-Bin Chang, (1997) fu quello di mettere a punto uno strumento analitico in grado di aiutare i decisori ad adottare scelte opportune nella gestione dei rifiuti su grande scala. Per riuscire a creare questo strumento analitico fu utilizzato un modello “mixed integer programming model”, che permette di ottimizzare la localizzazione degli impianti.
Detto studio ha creato una serie di scenari con differenti metodologie di smaltimento e trattamento del rifiuto. E’ stato così possibile effettuare valutazioni sulla convenienza di una scelta rispetto ad un’altra. Questi scenari sono stati rappresentati utilizzando un GIS.
Nello studio si è cercato di rispondere ad alcune domande,quali:
• Le strutture presenti sul territorio sono sufficienti per gestire i rifiuti prodotti?
• Qual è la localizzazione ottimale degli impianti in relazione alle considerazioni economiche?
• Quali interventi potrebbero essere presi per favorire il programma di gestione di rifiuti in ambiti territoriali ottimali?
• Qual è lo scenario ideale da adottare per la gestione integrata dei rifiuti su grande scala, per l’intera area considerata?
La prima analisi è stata effettuata usando il GIS ed in particolare un’applicazione chiamata Spatial Analysis. All’interno del sistema GIS sono state inserite ed individuate tutte le caratteristiche del territorio, comprese le vie di comunicazione, le tipologie di trasporto presenti, le caratteristiche fisiche, le destinazioni d’uso e i costi di esproprio dei terreni. Una volta inseriti tutti gli input sono state determinate le possibili localizzazioni degli impianti. La scelta della loro localizzazione è scaturita dai seguenti quattro criteri:
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• la vicinanza ad un asse viario importante per garantire una migliore facilità di conferimento del rifiuto.
• la preferenza di luogo ove tra l’impianto e la zona residenziale vi fosse una zona di verde;
• l’assenza di rischi nella zona di localizzazione dell’impianto.
Sulla base di tali criteri, il GIS può essere interrogato per determinare i siti idonei ed escludere quelli che non soddisfano i prerequisiti decisi.
Per creare il modello sono stati definiti una serie di parametri economici e fisici. I parametri economici includono i costi operativi di incenerimento e conferimento in discarica, costi di trasporto, costi di riciclaggio e ricavi dovuti al riutilizzo del rifiuto.
Nell’analisi condotta analisi sono stati identificati due tipologie di costi di trasporto.
Il costo primario, che è quello del trasporto del rifiuto dalle aree di raccolta agli impianti di trasferenza, e il costo secondario che è quello del trasporto del rifiuto dalle stazioni di trasferenza agli impianti di trasformazione o di gestione.
Oltre ai parametri economici ci sono quelli fisici che si riferiscono o a caratteristiche del territorio (tipologia di terreno, distanza dalle reti viarie, ect.) oppure a parametri energetici quali la quantità di energia elettrica che è possibile generare da un impianto (questo associato agli impianti di termovalorizzazione).
Stabiliti i parametri, è stato applicato il modello LINDO, software che utilizza un risolutore che permette di trovare una soluzione ottimale. LINDO (Linear, Interactive and Discrete Optimizer) è un efficace software per la risoluzione di problemi di programmazione lineare, intera e quadratica.
In Figura 6, dove viene rappresentata l’area studiata suddivisa in zone e dove sono stati collocati gli impianti e le città.
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Figura 6: Rappresentazione dello territorio analizzato nello studio. (Ni-Bin Chang and Y. T. Lin,1997)
Una volta creato il GIS ed applicato il software, lo studio fatto da Ni-Bin Chang (1997), ha portato all’analisi di vari scenari. I risultati ottenuti nei vari scenari sono stati riportati in tabelle. Un esempio di output derivante da uno scenario è riportato nella Figura 6. Dallo studio emergono dati rilevanti quali: il costo di trasporto, il costo del personale, il costo della raccolta differenziata etc.
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Figura 7: Esempio di una tabella che mostra i risultati ottenuti da uno scenario analizzato. (Ni-Bin Chang and Y. T. Lin,1997)
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Un altro ampio studio di pianificazione strategica è stato svolto anche in Giappone (Kagawa et all.,2007). Esso si pone l’obiettivo di esaminare le ripercussioni che ha un piano di gestione rifiuti su una regione.
In Giappone vi è un grande quantità di flussi di rifiuti industriali che si spostano da una regione all’altra e tra una città e l’altra come si evince in Figura 8.
Da questa emerge che i rifiuti industriali sono concentrati in massima parte nella parte nord di Kyusyu e nella parte occidentale della regione di Tohoku.
Nello studio viene evidenziato che negli ultimi anni, dopo i negoziati di Basilea, il Giappone è stato costretto a mandare rifiuti pure in Cina.
Lo studio si è proposto di rispondere alle seguenti domande: • Quali sono i flussi e quali sono le loro caratteristiche?
• Come si può creare un modello capace di gestire i flussi interregionali e internazionali?
Il problema è stato affrontato partendo da uno studio (Nakamura and Kondo, 2002) che proponeva un utile sistema di input-output dei rifiuti (WIOA) che però aveva due limitazioni: il numero delle tipologie di rifiuto doveva essere pari al numero di metodi di trattamento, ogni tipologia di inquinante poteva essere trattata con un solo tipo di procedura. A quest’ ultima limitazione è stato possibile ovviare grazie ad un potenziamento del modello Duchin (1990) che ha permesso di poter togliere tale vincolo. E’ stato deciso di affiancare a questo modello uno di ridistribuzione multi- regione che integrava i processi di trasformazione. Grazie a questo modello multi- regione si sono quindi potute determinare sia le quantità di rifiuto trasformate che le emissioni scaturite dal processo, e ricavare conclusioni di ordine economico. Queste trasformazioni intermedie possono influire significativamente nella gestione dei rifiuti regionali.
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Figura 8: Flussi interregionali di rifiuti industriali. (Kagawa et all,2007).
Per il modello utilizzato sono stati utilizzati dati presi da tabelle che si riferiscono al 1995. I dati si riferiscono sia alle quantità di rifiuti prodotti (tonnellate) che in termini economici, cioè in termini di costo di smaltimento e ricavo ottenuto dal riciclaggio. Le tabelle utilizzate danno informazioni a livello intraregionale e interregionale.
In Giappone i dati sono consegnati dagli enti locali alle 47 prefetture che li elaborano. La computazione dei materiali intermedi e dei fattori produttivi per le attività del trattamento dei rifiuti sono stati ricavati o attraverso dati consegnati dai vari impianti o sono stati ricavati indirettamente, considerando l’utilizzo di energia richiesta per la produzione di un prodotto o considerando le quantità di materia prima consumata nel processo.
I dati relativi al trasporto, che erano richiesti dal modello, sono stati presi dalle 47 prefetture, che conoscendo il numero dei mezzi, la capacità di carico ed i punti di partenza e di arrivo del mezzi sono in grado di elaborare tutti i dati relativi. I dati tabellati sono suddivisi rispetto alle nove regioni.
I risultati che sono stati trovati grazie all’applicazione del modello evidenziano la relazione che c’e tra produzione di rifiuti nella singola regione e capacità delle regioni stesse di trattarlo; in più viene stabilito il rapporto del flusso di rifiuto tra le regioni.
Dopo aver rielaborato i dati forniti dal modello sono state create una serie di tabelle che mostrano i benefici degli scenari elaborati paragonati allo stato attuale.
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I dati ricavati dal modello hanno reso possibile la formulazione di varie considerazioni un esempio uno dei risultati trovati è quello riportato in Tabella 11, dove viene illustrata la produzione di rifiuto e le capacità di smaltimento del rifiuto stesso regione per regione.
Tabella 11: Descrizione dei rifiuti trattati nelle varie regioni. (Kagawa et all,2007).
Nello studio si è cercato di individuare la tipologie di trattamento più opportuno per lo specifico rifiuto, valutando anche l’aspetto economico del trattamento.
Il modello ha mostrato che, se la gestione dei rifiuti viene eseguita all’interno della regione produttrice, si ha un beneficio ambientale in quanto non vi è spreco di risorse, come avverrebbe nel caso di trasporto del rifiuto per lunghe distanze. Se però si vanno ad inserire anche i benefici economici ed un bilancio energetico si può vedere che risulta più vantaggioso lo scenario identificato con “aperto” in quanto in esso si
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considera pure l’opportunità di inviare i rifiuti fuori regione dove magari il trattamento risulti più vantaggioso economicamente.
Come si è visto il trasporto è un fattore rilevante nella gestione dei rifiuti su grande scala, e può rappresentare una discriminante quando si vanno a fare delle scelte strategiche. Un esempio di come i trasporti influenzino le scelte strategiche si trova nell’articolo di Scott Leitham, el all. (1999) dove viene illustrato come la localizzazione di impianti industriali possa essere influenzato dai costi di trasporto e dalla presenza di infrastrutture.
Un’altra problematica, inerente a quanto svolto nel presente lavoro di tesi, è la localizzazione ottimale dei siti di trattamento e/o smaltimento dei rifiuti.
L'ubicazione degli impianti di incenerimento, in particolare quelli destinati al trattamento dei materiali pericolosi, è un problema importante a causa degli impatti ambientali, sociali ed economici che essi impongono. I costi associati alla realizzazione degli impianti ed i rischi per le popolazioni vicine sono preoccupazioni importanti.
Alçada-Almeida et al. (2009) ha proposto un sistema interattivo di supporto alle decisioni (IDSS) basato sul sistema di informazione geografica (GIS) per aiutare i pianificatori per determinare le posizioni e le capacità più appropriate di impianti di incenerimento di materiali pericolosi. Lo studio condotto introduce un approccio di programmazione multi-obiettiva, al fine di individuare i luoghi e le capacità di tali strutture. L'approccio incorpora un modello di dispersione gaussiano e un modello di ottimizzazione multi-obiettivo in un sistema di supporto decisionale interattivo basato su supporto GIS, al quale i pianificatori possono accedere via Internet. L'approccio proposto è applicato ad un caso studio nel centro del Portogallo, dove il governo nazionale ha deciso di individuare un grande impianto per l'incenerimento dei rifiuti industriali pericolosi. A causa della forte opposizione locale e nazionale, la costruzione della struttura è stata ritardata. Il sistema è stato progettato in modo che possa essere utilizzato dai decisori senza una formazione specifica in modelli di dispersione, programmazione multi-obiettiva, o GIS.
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